泽工智享｜FloTides+OASIS在热力循环分析中的工程应用

随着能源系统日益向高效、小型化与清洁化方向发展，超临界二氧化碳布雷顿循环（sCO₂ Brayton Cycle）因其高热效率、高比功率和紧凑结构成为先进核能、太阳能和工业余热回收系统的重点发展方向。

本案例旨在基于FloTides 热流体管网系统仿真软件，构建并求解一套典型的sCO₂ 再压缩布雷顿循环，并结合 OASIS智能优化实现对循环中的分流比（Split Ratio, SR）搜索与整机效率最优控制。

所采用的再压缩布雷顿循环结构如下图所示：

核心元件包括：透平（Turbine）、主压缩机（Main Compressor）、再压缩机（Recompressor）、高温换热器（High Temp Recuperator，HTR）、低温换热器（Low Temp Recuperator，LTR）、冷却器（Cooler）、加热器（Heater）、分流器（Splitter）和混合器（Mixer）。

循环流程概述：

工质从透平膨胀后进入分流器，分为两路：

1) 一路经冷却器、低温换热器降温后进入主压缩机；

2) 一路直接进入再压缩机；

3) 两路工质在混合器中汇合后，经高温换热器预热，最终进入加热器升温后回到透平做功。

1. 模型建立

在 FloTides 中基于元件加网络连接的方式，构建再压缩循环模型，具体模型如下图所示：

2. 物性配置

使用FloTides集成的RefProp工质库，调用sCO₂工质。

3.初始参数设定

表2 案例参数设置值

参数	设定值
加热器出口温度	620℃
冷却器出口温度	33℃
主压缩机出口压力	25.45MPa
主压缩机等熵效率	0.8
再压缩压缩机压比	3.104
再压缩压缩机等熵效率	0.8
低温换热器夹点温差	10℃
高温换热器夹点温差	10℃
分流比	0.2

分流比（Split Ratio，简称 SR）是再压缩布雷顿循环中用于衡量从涡轮出口流体中有多少质量流量进入再压缩支路的一个关键无量纲参数。

其中：

mRC：进入再压缩器（Recompressor）的质量流量；

mtotal：从涡轮出口出来的总质量流量（即系统的循环总质量流率）；

为实现整机效率最优，通过OASIS智能优化联合FloTides进行自动优化。

1.优化变量定义

分流比显著影响再压缩循环效率，故使用分流比作为优化参数，分流比参数优化范围：0.2 - 0.4。

2.目标函数

最大化系统热效率：

由 FloTides 中整机能量平衡计算自动提取。

3.优化算法

采用OASIS软件内置的基于人工智能和机器学习的新一代智能优化算法，可以实现高效优化迭代。

基于OASIS优异的寻优能力，仅进行了9次迭代，即确定了系统效率最大的分流比为0.36 ，系统效率为44.4%。

本案例展示了 FloTides + OASIS 在超临界 CO₂ 再压缩布雷顿循环建模与优化中的强大能力，不仅准确模拟了复杂非理想热力过程，还通过分流比控制显著提升了系统热效率与稳定性。分流比作为关键调节参数，不仅影响热回收率，还决定了主压缩机的工况状态，特别在临界点附近，微小偏差即可引发系统性能剧烈变化。通过联合优化，可为工程实际提供稳定运行保障、高效设计依据与多工况自适应能力，具有重要的工程应用价值。

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